铁路行业如何运用物联网边缘计算
发布时间：2022-03-21 14:17:57 所属栏目：云计算 来源：互联网
导读：就数字化而言，铁路行业是最复杂的行业之一。从技术的角度来看，它有许多障碍，使其很难将现有系统集成到现代数字架构中。这可以解释其数字化水平较低的原因。物联网边缘计算可以解决铁路面临的许多挑战。 《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)的一项
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就数字化而言，铁路行业是最复杂的行业之一。从技术的角度来看，它有许多障碍，使其很难将现有系统集成到现代数字架构中。这可以解释其数字化水平较低的原因。物联网边缘计算可以解决铁路面临的许多挑战。 《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)的一项研究表明，运输行业处于数字化成熟的末尾，尤其是铁路部门，对这种低水平的数字化有着重大贡献。这不仅是因为它受到非常严格的监管，还因为从技术上讲，它面临许多挑战，难以将传统系统基础设施集成到现代数字架构中。 铁路与超越：物联网边缘计算的好处 让我们来看看五个用例，它们描述了物联网边缘计算在铁路和其他关键行业的潜在好处。 1、 数字孪生和预测性维护 数字孪生，或数字孪生实例，允许物理系统中每个工作部件的数字表示。它们是工业4.0的先驱创新之一，但从商业角度来看也是最有利可图的之一。我们需要这些数字实例来优化从制造到维护和售后服务的产品价值链。它们可以用于远程诊断和监测，从而大大节省了人员和旅行成本。 它们还可以自动预测事件发生的可能性，结合历史数据、人类经验、机器学习和模拟，所有这些都提高了预测结果。麦肯锡估计，51%使用人工智能的公司的运营成本降低了20%以上。根据在哪里建立供应基地、如何和何时计划大修以及使用什么材料的决定对运营成本有直接影响。同样，实时数字孪生操作也需要在保证低延迟的同时处理大量数据。 例如，用于电机故障检测的振动物联网传感器需要一种算法，以最低1kHz(每秒1000个数据)的速度处理数据。这一点，再加上任何传输的常见覆盖问题，使得边缘计算成为这些用例最适合的技术。 2、障碍物检测 铁路运输的安全历来是运营商面临的另一个重大挑战。在由于恶劣天气或人为错误导致的能见度较低的情况下，计算机视觉将成为最有趣的解决方案之一，以实现更智能、更自动化的交通。自动障碍物检测系统有助于提高应急处理能力，提高行人或行人的安全。 Shift2Rail组织的使命是定义和提供数字化能力，使欧洲铁路运输成为更以客户为中心、更可持续的运输模式。该组织正专门成立一个工作组和整个项目来研究这一主题。障碍物检测是一项需要高计算处理能力的关键任务，只有边缘计算体系结构才能完成。 3、 改善健康和合规性 毫无疑问，2019冠状病毒疾病突然迫使许多行业改变其优先事项，更有效地解决与健康和社会距离相关的问题。 通过物联网边缘计算，可以实时监控空气质量、使用口罩的合规性或车站和火车的社交距离等要素。通过更先进的算法，可以识别需要更彻底清洁的区域，甚至可以引导自动清洁系统对区域进行消毒。 物联网对铁路的巨大影响 毫无疑问，就数字化而言，铁路行业是最复杂的工业环境之一。边缘计算可以提高旅行者的安全性，检测潜在障碍物，增强预测性维护。5V让将大数据集成到铁路行业变得更加困难，但边缘计算可能是克服这些技术挑战的解决方案，允许以实时、网络安全和可扩展的方式分析大量数据。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
